基于MODIS-归一化植被指数的广东省植被覆盖与土地利用变化研究

基于MODIS-NDVI遥感植被指数,利用像元二分模型进行植被覆盖度提取,结合趋势分析和显著性检验等方法,对2000—2020年间广东省的植被覆盖时空变化特征进行分析,并结合土地利用变化图谱,探究土地利用类型对植被覆盖时空变化的驱动作用。结果表明：(1)2000—2020年,广东省植被覆盖度整体以0.23%/a的变化率呈波动增长趋势,但空间异质性显著,呈现出以珠三角地区为中心向外辐射递增的趋势;(2)广东省多年平均植被覆盖度介于0.7—0.76,以中高和高植被覆盖度为主,低植被覆盖区约占研究区总面积的4.37%。全省以植被改善为主(78.18%),显著和极显著退化区域占全区面积的5.84%,主要集中分布在珠三角、粤东沿海以及粤西沿海等地区;(3)研究区以耕地与林地的图谱单元互换为主要土地利用变化特征,而城乡、工矿、居民用地在耕地和林地的占用和补充过程中起了重要的作用,反映出城乡建设过程中对耕地和林地的大量占用;植被覆盖变化与土地利用变化存在响应联系,且各土地利用类型对植被覆盖度的贡献各异;向城乡、工矿、居民用地转化的图谱与植被显著和极显著退化区高度重合,说明耕地和林地向城乡、工矿、居民...     

京津冀地区城市化对植被覆盖度及景观格局的影响

定量研究了2000—2010年,京津冀地区植被覆盖度及其景观格局的动态变化,揭示了城市化进程对植被景观的干扰过程及生态质量的影响。结果表明:(1)2000—2010年,城市化进程显著是京津冀城市群土地变化的一大特点,人工表面面积从2000年的1.79×10~4km~2增加至2.16×10~4km~2,增幅高达21.16%;(2)京津冀平均植被覆盖度呈增加趋势但不显著(P=0.46),存在明显的时空动态差异。在覆盖度结构上形成了以中低和中植被覆盖度为主导的格局;(3)从景观空间格局变化来看,中低、高覆盖度区域植被景观更加破碎,而低、中等覆盖度区域的植被面积增加,景观破碎度减小;尤其是低植被覆盖度为主的城市区域,景观格局变化幅度大,表现为绿地面积有所增加,景观破碎化程度降低,生态质量有所改善;(4)在整个研究区范围,城市化对区域植被覆盖度存在负面影响,表现为城市化程度与区域平均植被覆盖度存在负相关(P=0.08);但是在低植被覆盖度的区域(主要为城市区域),城市化程度与植被覆盖面积呈显著正相关(P0.001),表明城市区域在城市化进程中植被覆盖面积有所提高,生态质量有所改善,与城市化过程中,日益重视城市绿地的建设有关。     

怒江-萨尔温江流域植被覆盖时空变化趋势及驱动力

植被作为陆地生态系统的主要组成部分，对区域生态系统环境变化、全球碳循环和气候调节具有非常重要的作用。怒江-萨尔温江流域是东南亚最重要的跨境河流之一，其植被变化会影响区域生态系统和气候。研究以怒江-萨尔温江流域为研究区，基于2000—2021年MODIS NDVI数据，利用BFAST模型、Hurst指数以及地理探测器研究了其植被覆盖时空演变趋势和未来可持续性以及驱动因子。结果表明：(1)2000—2021年，怒江-萨尔温江流域植被覆盖总体呈波动上升趋势，多年平均植被覆盖度FVC(Fractional Vegetation Cover)为0.73,以高植被覆盖和较高植被覆盖为主。植被分布具有明显的空间异质性，下游和中游植被覆盖明显优于上游。(2)BFAST趋势表明，近22年怒江-萨尔温江流域植被覆盖改善和退化的区域面积占比分别为71.24%、28.76%,改善的区域远大于退化的区域，说明研究区植被得到较好的保护。Hurst指数显示，未来植被将持续改善和退化的区域占比分别为94.89%、2.76%。BFAST与Hurst二者叠加共耦合了17种植被覆盖的未来趋势情形，整体上未来植被呈持续改善为...     

恢复力视角下生态型城市植被恢复空间分异及其影响因素——以陕南商洛市为例

植被恢复是建设生态型城市的重要途径,通过明晰植被恢复空间分异与潜在的植被恢复力,有助于指导可持续性生态城市的建设。以商洛市为例,基于MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,利用Sen+Mann-Kendall模型和Hurst模型研究2000—2013年商洛市植被恢复趋势及未来持续能力,并采用地理加权回归模型(GWR)分析市域尺度内植被恢复空间分布的影响因素。结果表明:(1)2000—2013年商洛市的植被恢复效果明显,植被覆盖增大的区域占总面积的82.5%,减小的区域占总面积的9.4%;(2)2000—2013年,受城镇的距离及土地集约程度等人文因素的影响,西北部植被恢复略好于东南部。(3)Hurst指数显示,商洛市未来植被恢复的持续性不强。48.0%的区域未来植被覆盖可能会呈现由改善变退化的现象,而持续增大的区域仅占36.7%,植被恢复力仍有待加强。(4)市域尺度上,植被恢复趋势空间差异形成的自然因素包括高程、坡度、坡向、与水体的距离,而人文因素则由距离城镇的距离和土地利用集约度所主导。地理加权回归显示各区县植被恢复趋势的空间影响因素及其强度并不一致,充分说明人地关系变化对植被恢复作用机理的复杂性。     

喀斯特关键带植被时空变化及其驱动因素

中国南方喀斯特地区广泛面临着生态问题,植被的保护与恢复倍受关注,对这一区域植被覆盖的进行监测和预测是非常必要的。以MODIS-NDVI为数据源,分析2000—2016年间,研究区不同地质背景,多种土地覆被类型的NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明:(1)从2000—2016年间,研究区植被覆盖整体呈增长趋势;其中喀斯特区域增长情况略优于非喀斯特区域。植被覆盖在空间上呈现东高西低;其中林地的NDVI值最高,耕地次之,依次草地,居民用地,水域,未利用地最低;在林地和耕地中,非喀斯特区域的NDVI值比喀斯特高,其余的土地覆被类型中都比喀斯特区域低。(2)研究区植被覆盖改善的地区占60.19%,退化地区占17.06%;草地,耕地区改善明显,退化主要在水域和建设用地; Hurst指数显示在研究区持续性改善的NDVI大于持续性退化;相比非喀斯特区域,喀斯特区域改善及持续性改善情况更佳。(3)整体而言,海拔对NDVI的空间分布影响力最大,温度次之,依次为降雨,夜间灯光指数;相比而言,非喀斯特区域NDVI空间分布更易受地形因子影响;喀斯特区域NDVI空间分布更易受气候差异及人类活动影响。(4)研究区分别有49%,45%,61%的NDVI与气温,降雨,日照的相关系数通过a=0.05的显著性检验;相比非喀斯特而言,喀斯特区域植被生长更易受气候变化的影响。     

基于 NDVI 的新疆和静县草地植被覆盖动态变化及其与气温降水的关系

以新疆和静县为研究区, 以 2000、2005、2010 和 2015 年 Landsat 影像及 2000～2015 年 MODIS-NDVI 16d 合成产品为主要数据源, 运用 ArcGIS 叠加分析功能, 分级估算 4 个不同时期草地植被覆盖度动态变化特征, 结合气温和降水数据, 利用 NDVI 偏差, 采用趋势线分析方法, 研究区草地植被覆盖变化对温度和降水的响应。研究结果表明:(1)2000—2015 年, 研究区植被覆盖表现为退化, 退化面积为 13763.48 km2, 占研究区面积 49.42%, 较植被覆盖度增加面积多出 12611.65 km2, 是植被覆盖度增加面积的 11.95 倍。(2)2000—2015 年, 研究区植被 NDVI 呈现下降趋势, 年平均气温和 NDVI 的相关系数为–0.32, 呈现负相关, 年平均降水量和 NDVI 的相关系数为 0.76, 呈现正相关。(3)研究区 NDVI 值年内变化呈现单峰型, 夏季 NDVI 值平均每 10a 增长约–3.6%, 秋季 NDVI 值平均每 10a 增长约–1.6%, 春季 NDVI 值平均每 10a 增长约 0.1%;植被 NDVI 值和月平均气温的相关系数为 0.801(n=144); 植被 NDVI 值与月平均降水量相关系数为 0.832(n=144), 均超过 p<0.01 的检验。     

2000—2019年长江流域植被覆盖时空演化及其驱动因素

长江流域作为中国重要的生态屏障，科学认识长江流域植被覆盖时空变化及其驱动因素，对有效开展长江流域生态工程建设具有重要的指导意义与应用价值。基于2000—2019年间MODIS-NDVI与相关气象等数据，采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall检验、变异系数、偏相关分析、残差分析等方法，研究了近20年来长江流域植被覆盖的时空分布与变化特征，并探究了研究区植被覆盖的驱动因素。结果表明：(1)时间变化上，长江流域生长季NDVI呈现波动增长趋势，显著改善面积大于退化面积；(2)空间分布上，流域植被覆盖空间分布格局大致呈现为“中部高，东西低”,生长季NDVI多年均值为0.6164,呈较高植被覆盖状态；(3)变化趋势上，植被增长区域大于减少区域，具体表现为“中部强于东部、东部强于西部”;(4)变化稳定性上，流域植被变异系数介于0.0104—1.3199之间，呈现出“中间低，东西高，东西部局部区域高低波动并存，地域性差异明显”的空间变化稳定性特征；(5)影响因素上，流域植被覆盖变化受气温和降水的共同影响，大部分区域生长季NDVI变化以气候驱动为主，局部区域表现自然因素叠...     

2000-2010年陕西北部不同类型草地面积及其覆盖度变化

利用生态系统分类及生态参量数据产品,运用植被覆盖度年际变异系数、趋势斜率和退化指数等草地覆盖度变化状况评价指标,对陕西北部重大生态建设工程实施关键年份（2000-2010年）内各类型草地植被覆盖度的演替状况进行研究。结果显示：（1）延安市和榆林市的黄土沟壑区草地生态系统面积明显增加,年均植被覆盖度由2000年的27.94%增长到2010年的40.50%,草地覆盖度整体由低覆盖向中覆盖等级转变,其中温带草原和温性草丛覆盖度呈明显上升趋势。（2）陕西北部大部分草地覆盖度波动变化明显,延河以北温带草原稳定性低,延河以南温性草丛稳定性较高、波动变化较小;93.98%的草地区域覆盖度呈上升趋势,其中极显著上升区域主要分布在黄土沟壑区;3.23%的降低区域集中于榆林市西北部的温带荒漠草原分布区。（3）11年间,陕西北部退化草地得到改善恢复的面积由2000-2005年期间的9594.44 km²增加到2005-2010年期间的26 544.39 km²,远大于退化区域,草地极重度退化程度得到扭转。本研究表明陕西北部不同类型草地覆盖度均不同程度得到了缓解和改善。     

陕西省植被覆盖度变化特征及其成因

基于像元分解模型,利用2000—2009年MODIS NDVI数据(250m分辨率)定量分析了陕西省植被覆盖度的时空变化特征及其成因.结果表明:2000—2009年,陕西省植被覆盖度在波动中呈极显著增加趋势(P0.001),变化率为35.0%,植被覆盖度由2000年的56.9%增至2009年的68.9%,其中,陕北地区植被覆盖度的增幅尤为显著,榆林市、延安市植被覆盖度分别增加了21.6%和22.0%.研究期间,陕西植被覆盖整体改善、局地退化,改善极显著(P0.01)、显著(P0.05)的面积比例分别为37.8和11.9%,变化趋势不明显的面积占46.1%,退化的面积仅占4.2%;植被覆盖度变化率200%、100%～200%、10%～100%、-10%～10%和-10%的面积分别占研究区总国土面积的12.2%、13.3%、38.8%、29.3%和6.4%.2000—2009年,陕西省植被覆盖结构转好,高覆盖植被所占的面积呈极显著上升趋势(P0.001),增幅为10.0%;中覆盖植被所占的面积呈显著上升趋势(P0.05),增幅为8.4%;低覆盖植被所占的面积呈极显著下降趋势(P0.001),降幅为18.4%.陕西省植被覆盖度的增加是人类活动和自然因素共同作用的结果,封山育林、退耕还林等一系列生态建设工程的实施是陕北地区植被覆盖度增加的主要原因.     

气候和地形对植被覆盖动态演化的影响研究

基于MODIS NDVI 遥感数据, 结合气象和DEM 等资料, 采用线性回归分析、稳定性分析、R/S 分析和相关性统计等数理方法, 反演了2001-2010 年贵州省植被覆盖时空演变趋势, 研究不同因素对植被时空格局变化的驱动作用。研究表明:(1)2001-2010 年贵州省植被覆盖呈增加趋势, 增长率为6.25%, 植被改善区域占比例为77.7%; (2)贵州省植被覆盖变异指数介于0.01-0.16 之间, 总体较稳定; 从持续性来看, 植被持续恢复是主旋律, 反持续性主要集中在西部和东北地区。(3)贵州地区降雨量和温度空间分布格局较为明显, 温度是影响该地区植被覆盖的主导因素, 不同区域对气候因素的响应存在差异性。(4)各等级海拔植被覆盖均有上升, 其中高海拔地区上升最为显著; 中海拔地区是植被的主要分布区域, 所占比例为72.2%且该海拔范围内NDVI 均值差异不大。     

近20年来京津冀地区土壤风蚀扬尘颗粒物排放变化

京津冀地区是我国大气污染严重区域,土壤扬尘颗粒物排放变化研究对于改善京津冀地区空气质量具有重要意义。收集2000-2019年京津冀地区气候、土壤、植被覆盖数据,分析近20年来京津冀地区土壤扬尘颗粒物排放变化,揭示其变化的影响因素。结果显示2000-2019年京津冀地区土壤扬尘源总悬浮颗粒物（TSP）排放系数均值为1.79 t km^-2 a^-1,其中PM10占8.99%,PM2.5占0.25%。近20年土壤扬尘源TSP排放系数具有下降趋势,PM10和PM2.5排放系数变化过程与TSP一致。上述变化主要受气候因子变化影响,其次受植被覆盖度影响。分析发现近20年来京津冀地区土壤扬尘源TSP排放系数变化主要受年降水量影响。沧州市、天津市和石家庄市土壤扬尘源TSP、PM10和PM2.5排放系数均值较高,张家口市、保定市和沧州市土壤扬尘源TSP排放量占京津冀地区总量的19.18%、12.98%和11.63%。耕地土壤扬尘排放量最大占京津冀地区总量的59.83%,是抑制土壤扬尘源颗粒物排放的重点关注对象,其次为草地占15.66%。2019年邢台市土壤扬尘源PM10排放占观测值比例最高为12.66%,石家庄市和天津市占比也较高分别为11.09%和10.30%,沧州市和邯郸市占比分别为8.63%和8.02%。上述地区环境管理部门均应关注土壤扬尘源颗粒物排放对空气质量的影响。     

京津冀地区的生态质量定量评价

生态质量的好坏标志着区域经济社会可持续发展的能力以及社会生产和人居环境稳定可协调的程度,如何定量评价区域生态质量状况与变化,协调其与城镇化的关系,日益成为城市生态学研究的热点.本文选择城市化发展迅速、生态环境问题突出的京津冀城市群为研究对象,基于遥感技术反演京津冀城市群植被覆盖度、生物量和人工表面比例、植被面积百分比等生态参数,结合植被破碎化指数,采用主成分分析法,构建了基于遥感参数的生态质量指数综合模型,定量评价了2000—2010年京津冀城市群生态质量及动态变化.结果表明: 本文构建的生态模型可以更客观、综合地定量评估城市与区域的生态质量状况与变化.2000—2010年,京津冀城市群的生态质量指数从2.38上升到2.84,增幅达19.3%.其中,2000—2005年的增幅(12.2%)高于2006—2010年(7.2%).从空间分布来看,生态质量指数的高值区位于京津冀北部,西部、东南部较低.不同城市的生态质量状况及变化趋势不同.承德的生态质量状况最好,并显著高于其他城市;其次为北京、秦皇岛和保定;天津的生态质量最差.承德、北京、秦皇岛和保定的生态质量高于京津冀地区的平均水平;廊坊、天津和沧州的生态质量明显低于平均水平.2000—2010年间,除唐山外,其他城市的生态质量均呈好转趋势.其中,沧州、衡水的生态质量指数提升最显著,增幅分别达520.5%和171.8%.     

2000-2019年京津冀地区植被覆盖状况变化及驱动因素

近20年来中国和印度通过土地利用活动改变地表覆盖使植被变得更绿,京津冀地区是植被变得更绿的典型地区。收集京津冀地区2000-2019年MODIS增强型植被指数（EVI）、植被覆盖百分比数据,以及年平均温度和降水量等数据,分析该区近20年来自然植被和农田植被EVI变化过程和趋势,揭示其变化的驱动因素,结果显示2000-2019年京津冀地区自然植被和农田植被EVI显著增加,自然植被EVI增加速率是农田植被的1.8倍。99.51%的自然植被和96.95%的农田植被生长状况改善。2000-2019年京津冀地区自然植被EVI与年平均温度和年降水量相关性不显著。农田植被EVI与年平均温度显著相关,与年降水量相关性不显著。农田灌溉和年平均温度变化是农田植被EVI显著增加的主要驱动因素。近20年京津冀地区通过实施以造林为主的生态建设工程,自然植被生长覆盖状况呈现极显著变好。同时森林植被比非森林植被覆盖百分比增加趋势更明显。以造林为主的生态建设工程是京津冀地区自然植被生长覆盖状况显著变好的主要驱动因素。     

京津冀城市群生态网络构建与优化

生态安全是人类生活的基本保障,快速城镇化致使大型生态源地破碎化、岛屿化,生态环境问题日益严重。构建生态网络不仅能加强生态源地间的连通性,完善生态功能,还能提高生态系统的综合能力,改善恶化的生态环境问题。以京津冀为研究区,基于地理空间分析技术确定京津冀生态源地,对研究区内的林地、湿地、草地,结合生态红线等进行区域叠加从而完成源地提取;基于最小成本路径方法,考虑土地利用及高程影响因子,提取京津冀城市群生态廊道,分析统计廊道分布情况;结合重力模型与重要生态源地连通性筛选出京津冀重要生态廊道,叠加现有国道、河流构建生态网络,对重要生态节点进行分析。研究结果表明,生态源地面积占研究区总面积比例为21.76%,林地、湿地、草地面积占总生态源地面积分别为82.78%,11.05%,6.17%;不同地貌区域生态源地类型不同,林地主要分布在山区,湿地主要分布在平原区域,草地主要分布在研究区西北部;景观成本值平原区域高于草原和山区,北京、天津、石家庄城区及周边景观成本值最高;采用最小成本路径模型提取廊道579条,其中张家口、承德区域生态网络较好,平原区域生态源地及生态节点缺失较为严重。最后,对北京、天津、白洋淀、衡水湖等重点生态区域提出修复和保护意见,为京津冀城市群发展提供参考。此外,本研究对其他地区生态网络的构建提供理论依据与技术支持。     

退耕还林后陕西省植被覆盖度变化及其对气候的响应

1999年起,陕西省实施了大规模的退耕还林、封山禁牧等生态建设和保护工程,使植被覆盖得到迅速恢复和增加。为了进一步跟踪评估植被覆盖变化,为生态建设和规划提供依据,本文基于2000-2017年MOD13Q1数据、气象数据,利用像元二分法估算陕西省18年间的植被覆盖度,通过空间插值方法、空间相关分析、统计学方法分区对其时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:2000-2017年陕西省植被覆盖度呈现波动增加趋势,但增速逐年减少,2012年达到最大值后在高位波动;全省植被覆盖度增加区域面积占国土面积的82.4%,降低的区域仅占17.6%;陕北地区植被覆盖度显著增加,部分地区植被覆盖度达到最大值后出现下降趋势;植被覆盖度变异系数大的区域主要分布陕北长城沿线风沙区和丘陵沟壑区以及城市周边;陕西省植被覆盖度与降水量、气温在年尺度上相关系数均呈不显著的正相关;占全省98.4%的区域植覆盖度与降水、气温的复相关空间也未通过0.05显著水平检验;说明退耕还林等生态建设工程的实施,对植被恢复和生长具有重要的促进作用,一定程度上降低了植被生长对气候因子的敏感性;未来陕西省随着退耕还林等生态建设工程的环境资源的限制、土地利用程度的提高和城市用地的扩展,陕西省植被覆盖度将出现下降趋势。如何减缓这种下降趋势,是未来陕西省生态建设和保护的重大问题。     

京津冀城市群土地利用生态风险的时空变化分析

以京津冀城市群为研究区,基于1984、1990、2000、2005、2010和2015年土地利用数据,利用斑块密度、蔓延度和土地利用类型的主观权重构建土地利用生态风险指数,从而揭示京津冀城市群地区6个时间节点的土地利用生态风险空间分布特征。土地利用生态风险划分为5个等级:低风险区、较低风险区、中等风险区、较高风险区和高风险区,将较高风险区和高风险区定义为综合高风险区,然后计算其重心转移轨迹,从而探究土地利用生态综合高风险区的空间转移动态变化规律。结果表明在研究时段内:(1)研究区土地利用生态风险的总体分布规律为城市中心城区周边的土地利用生态风险逐渐加剧,非城市地区低于城市地区,且高风险区、较高风险区的面积呈增加趋势。(2)京津冀城市群13个地级市综合高风险区变化各不相同:北京市、天津市、唐山市和廊坊市的综合高风险区呈现出增加的趋势;承德市、张家口市、保定市、石家庄市、秦皇岛市、邯郸市和邢台市的综合高风险呈现出降低的趋势;而沧州市和衡水市几乎不变。(3)综合高风险区的重心转移方向基本分为三类:朝首都方向、朝东部海洋方向和自身发展方向,且重心转移方向与城市的规划、治理及发展方向联系密切。     

高原河谷城镇化对植被覆盖度的影响

以典型的高原河谷城市——西宁市为例，定量分析了2000-2015年研究区景观格局及植被覆盖度的时空演变，揭示了高原河谷地区的城镇建设对植被覆盖度的干扰过程及生态环境质量的影响。结果表明：（1）2000-2015年间，西宁市城镇面积增幅为25.99%，总体城镇化率为4.76%，各区县城镇化水平差异较大；（2）西宁市平均植被覆盖度呈增加趋势但不显著（P < 0.57）。植被覆盖度以中高和高植被覆盖度为主，空间上呈现"东西低-南北高"的分布特征，退耕（牧）还林（草）区的植被覆盖度显著增加（P < 0.01），说明生态恢复工程效果显著；（3）区县尺度上，城镇化速率与中高覆盖植被面积变化呈显著负相关（P < 0.01），区县内生态质量有所下降，城镇发展程度和区位条件的差异是影响中高覆盖度植被变化的主要因素；（4）格网尺度上，建成区及其周边区域的低覆盖植被面积呈显著增加趋势（P < 0.01），表明城镇内部区域生态质量有所改善。研究结果对保护和提高西宁市生态环境质量及合理推进城镇建设等方面具有重要意义。     

2000—2019年四川省植被恢复成效与影响因素

国家实施天然林资源保护工程与退耕还林等生态建设工程,为构筑长江上游生态屏障、促进长江流域经济可持续发展做出了突出贡献;评估退耕还林等生态工程实施后植被恢复成效及影响因素是促进区域植被恢复优化与生态环境改善的关键一步。基于MODIS MOD13Q1数据,应用Theil Sen斜率与Mann-Kendall趋势检验、“基线”评价方法、时空地理加权回归模型等量化不同时间尺度的植被时空变化、恢复成效和恢复机制。结果表明(1)植被覆盖状况良好,截止2019年底,四川省91%的区域植被出现增长,四川盆地东北部、四川省南部地区以及东南部乌蒙山、川西北高原地区植被覆盖较高;成都市内以及周围市区植被覆盖率较低。(2)植被恢复成效时空差异显著,占全省面积98.68%的区域植被恢复成效明显,高值区面积占比71.47%,集中于除成都平原外的四川省绝大部分区域。(3)气候变化对植被变化的影响以不显著为主,气温、降水对四川省植被恢复影响微弱,海拔和>35°坡度面积比等地理环境因子则以弱抑制作用为主。(4)在相对平稳的气候背景下,人均财政支出、耕地面积与人均GDP所代表的社会经济因素是植被恢复成效改善的重要影...     

长白山国家自然保护区及其周边地区生态脆弱性评估

在全球变化与人类活动的双重冲击下,探究自然保护区及其周边区域的生态脆弱状况对于保证区域的生态安全和人类自身的可持续发展至关重要.以长白山国家自然保护区及其周边30 km缓冲区为研究区域,结合“敏感度-恢复力-压力度”概念模型和空间主成分分析法评估保护区内外2005和2015年的生态脆弱状况并分析其背后的主要驱动因子.结果表明:2005和2015年,保护区内外的生态脆弱性等级均以潜在脆弱、微度脆弱和轻度脆弱为主,该区域的生态脆弱状况总体处于较好水平;2005—2015年间,保护区内外整体的生态脆弱性呈现略微上升趋势,区内、外发生退化的区域面积分别为254和967 km²,区内、外对该趋势的贡献占比分别为30.8%和69.2%;区内生态脆弱性在空间格局上的变化主要与净初级生产力(NPP)、植被覆盖度和距离道路最近距离的变化有关,而在区外,主要与NPP、植被覆盖度、国内生产总值(GDP)密度的变化有关.     

京津冀地区生态系统服务供需测度及时空演变

生态系统服务供需状况深刻影响地区生态安全与经济社会的可持续发展。以京津冀为研究区,选取产水、碳固持以及粮食生产3项生态系统服务,应用InVEST模型、ArcGIS空间分析模块,定量测度2005年与2015年京津冀地区生态系统服务供需水平,探索京津冀地区生态系统服务供需时空格局及类型演变特征。结果表明：（1）在2005年与2015年,京津冀地区产水服务处于供需赤字状态,碳固持服务和粮食生产服务处于供需盈余状态,且各项生态系统服务供需状态呈显著的空间异质性;（2）2005年与2015年京津冀地区生态系统服务综合供需状况呈赤字状态,主要赤字范围以京津为中心呈环状分布,并在此期间范围有所扩大。（3）基于生态系统服务供需状况,将京津冀各县区划分为生态涵养区、生态保育区、生态改良区、生态恢复区以及生态控制区,并针对各类型区生态系统供需状况及其时空演变规律,提出了相应的政策建议。